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World File Search System粗草
用于对粗发和卷发进行可靠脑电图记录的新型电极
摘要 — EEG 是一种功能强大且价格实惠的大脑传感和成像工具，广泛用于诊断神经系统疾病（例如癫痫）、脑机接口和基础神经科学。不幸的是，大多数 EEG 电极和系统的设计并不适用于非洲裔人群中常见的粗卷发。这可能会导致数据质量较差，在从更广泛的人群中记录数据后，这些数据可能会在科学研究中被丢弃，并且对于临床诊断，会导致不舒服和/或情绪紧张的体验，在最坏的情况下，会导致误诊。在这项工作中，我们设计了一个系统来明确适应粗卷发，并证明随着时间的推移，我们的电极与适当的编织相结合，可实现比最先进系统低得多（约 10 倍）的阻抗。这建立在我们之前的工作的基础上，该工作表明，按照临床标准 10-20 排列的模式编织头发可以改善现有系统的阻抗。
评论：可持续生产中净化生物柴油生产的粗甘油
生物柴油的生产已成为全球努力替代化石燃料的重要组成部分。然而，生物柴油生产中面临的问题之一是甘油产量增加，作为一种产物。甘油或粗甘油（CG）通常是大量生产的，需要明智地管理。本文讨论了生物柴油生产中的甘油作为生物乙醇生产的原料的潜在利用。通过优化发酵过程，基因工程技术和纯化，可以将甘油转化为生物乙醇。生物乙醇是环保的可再生燃料之一。基因工程技术的进步还支持甘油转化为生物乙醇的成功，从而可以发展更有效和生产性的微生物。这为减少浪费，支持资源的可持续性并通过使用甘油作为生物乙醇的原料来减少浪费，支持化石燃料的依赖。将甘油转化为生物乙醇是迈向更可持续和可再生能源的一步。 关键词：生物乙醇，可再生能源，可持续性，基因工程将甘油转化为生物乙醇是迈向更可持续和可再生能源的一步。关键词：生物乙醇，可再生能源，可持续性，基因工程
使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
从跨编码数据中预测生物地球化学周期的粗粒表示
抽象动机：由于DNA测序的进步，现在常规地进行了环境微生物群落的分类学分析。确定这些群落在全球生物地球化学周期中的作用需要鉴定其代谢功能，例如氢氧化，还原和碳固定。这些功能可以直接从宏基因组学数据中推断出来，但是在许多环境应用中，MetabarCoding仍然是选择的方法。从元法编码数据及其整合到地球化学循环的粗粒表示中，代谢功能的重建仍然是当今有效的生物信息学问题。结果：我们开发了一条称为Tabigecy的管道，该管道利用分类学官员来预测构成生物地球化学周期的代谢功能。在第一个步骤中，Tabigecy使用该工具Esmecata从输入液位中预测共识蛋白质组。为了优化此过程，我们生成了一个预先计算的数据库，其中包含来自Uniprot的2,404个分类单元的信息。使用BigeCyhmm搜索了共有的蛋白质组织，BigeCyhmm是一个新开发的Python软件包，依靠隐藏的Markov模型来识别参与生物地球化学周期代谢功能的关键酶。然后将代谢功能投射到周期的粗粒表示上。我们将塔博基（Tabigecy）应用于两个盐洞数据集，并通过对样品进行的微生物活性和水力化学测量结果验证了其预测。结果突出了研究微生物群落对地理化学过程的影响的方法。关键字：微生物群落，生物地球化学周期，代谢功能，分类学官员
使用 LANDSAT 7 影像绘制入侵的红树林金丝雀草地图
5. 芦苇草优势度景观因子分析 5.1 方法 5.1.1 试点区域采样数据来源 5.1.2 叠加与回归分析 5.2 结果与讨论 5.2.1 芦苇草在景观层面的生态意义 5.2.2 湿地植物覆盖类型与水文类型 5.2.3 芦苇草优势湿地空间分布 5.2.4 芦苇草优势湿地与土地覆盖类型的关系 5.3 结论 5.4 进一步分析芦苇草优势度景观因子的一些建议 5.4.1 识别与芦苇草优势度相关的土壤特性 5.4.2 研究芦苇草优势度与排水沟密度的关系 5.4.3 采用分层随机抽样方法
生物能源草芒属植物的转化和基因编辑
作物。对 87 种芒属植物基因型的初步筛选确定了胚性愈伤组织形成和再生的显著差异，而另一子集则显示出通过农杆菌或基因枪转化的能力差异——所有这些因素都可能影响基因编辑效率。针对五种基因型开发了优化程序，其中包括一种 Msi (2x)、两种 Msa (2x 和 4x) 和一种 Mxg (3x)。设计了一种多步骤筛选方法来设计能够成功靶向基因同源物的 gRNA，有利于靶向古异源多倍体芒属植物中的基因。在玉米中靶向以通过 CRISPR/Cas9 产生突变体的视觉标记基因 lw1 [36, 37, 38] 被选为芒属植物的靶向基因。编辑后的 lw1 中的叶子表型（淡绿色/黄色、条纹、白色）是一个引人注目的视觉标记
比较蒙哥马利县的天然草和合成草皮运动场
立法。全国各地的社区一直在辩论合成草皮的安装和使用。这包括在Millbrae（CA），Westport（CT），Wayland（MA），Oaks Bluff（MA），Littleton（MA）和Concord（MA）中使用合成草皮的禁令，限制或暂停。其他立法禁止在合成草皮中使用某些材料，例如轮胎碎橡胶填充（D.C.）和含有PFA的合成草皮（NY，MD和VT）。马里兰州最近还通过了一项法案，该法案要求环境部建立一个系统，以跟踪安装在该州运动场上的合成草皮链，这旨在提高人造草皮废物周围的透明度。
化学筛查和小球藻的粗提取物的化学筛查和抗菌活性。在
使用Agilent 5973N模型质量选择性检测器（美国圣克拉拉）进行分析。Restek RTX-5MS（30 m×0.25 mm I.D.×0.25μm）气相色谱毛细管柱用作sta tionary阶段（美国贝尔方特）。气相色谱级（超纯色）氦气。分别将注入端口，离子源，四极杆和传递线温度保持在280°C，230°C，150°C和280°C下。GC烤箱程序在50°C保持2分钟，然后在4°C/min下增加到280°C，并保持10分钟。总分析时间为70分钟。质量范围为50-550 m/z，在完整扫描模式下，扫描速率为每秒0.45扫描。使用70 eV电离能进行电子电离。使用质量猎人软件（Qualita Tive Analysis B.07.00）和NIST质谱库确定并确定化合物。
考虑动物 - 案例研究
大象，例如，通过将森林转化为放牧的土地，积极防止林地侵占，维持对生物多样性至关重要的开放景观。 河马，马和牛通过从粗草中创造高质量放牧区域做出了贡献，这促进了对鹿和羚羊有吸引力的再生，有助于进一步控制林地的扩张。 季节性洪水和迁徙鱼类的营养丰富的沉积物也在减少林地地区的作用，创造出吸引大量草食动物种群的肥沃栖息地。 海狸，特别是因为它们对湿地环境的变革影响而闻名，建立了产生池塘，增加沉积并改变水流的大坝。 这些活动启动了栖息地创造和再生的循环，提供了丰富的区域，这些区域支持各种物种，从鱼到大型哺乳动物和鸟类。 水牛和其他大型草食动物管理沼泽边缘和淹没的植被，创造了多种生态区，以支持各种水生和半乳酸物种。大象，例如，通过将森林转化为放牧的土地，积极防止林地侵占，维持对生物多样性至关重要的开放景观。河马，马和牛通过从粗草中创造高质量放牧区域做出了贡献，这促进了对鹿和羚羊有吸引力的再生，有助于进一步控制林地的扩张。季节性洪水和迁徙鱼类的营养丰富的沉积物也在减少林地地区的作用，创造出吸引大量草食动物种群的肥沃栖息地。海狸，特别是因为它们对湿地环境的变革影响而闻名，建立了产生池塘，增加沉积并改变水流的大坝。这些活动启动了栖息地创造和再生的循环，提供了丰富的区域，这些区域支持各种物种，从鱼到大型哺乳动物和鸟类。水牛和其他大型草食动物管理沼泽边缘和淹没的植被，创造了多种生态区，以支持各种水生和半乳酸物种。
使用马提尼粗粒型模型设计药物和输送系统
1分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系91分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系9